“基于大数据分析，今年1-8月成都 食品 监督性 抽检的问题发现率从2.36%提升到10.71%。”成都市食品药品检验研究院院长万渝平在近日接受21世纪经济报道记者采访时表示。
万渝平所在的机构通过整合与分析多部门的海量原始数据，推动了成都成为国内**运用大数据进行 食品安全监测与预警的城市。
成都是地方政务数据开发探索的一个缩影。 2015年8月，国务院审议通过《关于促进大数据发展的行动纲要》（以下称《纲要》，将政府数据开放共享、推动资源整合并提升治理能力列为重要任务，令政务大数据发展迎来全新发展局面。
“数据也是一种生产资料，而且这种新型生产资料所带来的价值增量，或许不会低于土地这类生产资料曾经带给我们的价值。”成都数之联科技集团CEO、电子科技大学教授周涛称。
跨部门的大数据应用
成都进行食药监领域大数据体系建设的一个背景，是目前成都的食品生产经营主体接近20万户。从农田到餐桌，每个环节分散着海量数据，碎片化表现严重。与之相对应，庞杂的监管任务与有限的监管资源矛盾突出，难以主动发现潜在风险。
与此同时，根据《纲要》要求，2017年底前要形成跨部门数据资源共享共用格局。
“和其他城市一样，尽管之前成都市的各个政务部门也都建大数据库，但真正运用起来的并不多。”万渝平称，究其原因，是因为各个部门的采用的数据编码标准不尽相同，造成部门间的数据不能实现直接的共享运用。
基于此，2015年9月，成都建立了跨部门的“食品安全 检测预警数据中心”，作为第三方的数据接收与分析平台，并和周涛团队合作，共同研究和分析大数据。
*终，通过一台手持的平板电脑实现了上述数据的共享与应用。21世纪经济报道记者在现场看到，检验人员通过扫描食品包装袋上的条码，便可查询到该食品从生产、加工至流通等全环节的信息数据，同时，这些数据又将被标识出地理位置等信息，上传至“食品安全检测预警数据中心”进行进一步的数据化分析。
详细而言，通过接入全国7000多万商品信息，现场检验人员一扫条形码，就可以将标准化的数据上传到数据中心。如果产品外包装信息和条形码对应数据不匹配，现场人员立刻可以通过手持终端报警。传统手工填报数据和离线异常分析的方法，要达到与现在同样的不合格品检出量，需要多聘用40-60名检验和分析人员。
“利用数据加技术产生了替代人力的效果。”周涛介绍，通过分级风控指挥系统，处置指令能实时传达给一线执法人员和相关机构，大幅度降低风险处置的时间周期。例如近期在成都某地检出的包装饮用水铜绿假单胞菌严重超标问题，在抽检发现问题后1分钟内，所有相关机构、部门都收到相应通知，不到1小时，执法人员就到了现场。借助数据中心，在没有增添人员的情况下，成都实现了罚没金额和查处违法案件数的大幅度上升。
万渝平介绍， 基于大数据分析，今年1-8月成都食品监督性抽检的问题发现率从2.36%提升到10.71%，这意味着，以前1万元成本完成的工作，现在用2000多元就可以完成。更重要的是，还使更多预防式的检测成为可能。
万渝平所说的“预防式检测”，是指通过大数据分析，提前对可能出现的问题进行处置。
“基于跨域关联的数据分析，我们可以早期发现食品安全的热点问题”，周涛称，“如今年，数据中心实时接入了所有哨点医院食源性病历数据。当病例数明显上升并超过一定阈值后，我们就启动应急，开展专项整治。通过对病历文本的语义分析，我们能够找到可疑食品源；通过对病历检验报告分析，我们能够找到主要致病菌；而以前积累的912万条检验数据，本身也给出了致病菌和食品之间的关联关系。三者结合，我们能够有针对性地进行整治”。
而*直接的成果是，根据数据分析，成都市在今年5月份就开始针对动物性食品和水果类食品的专项整治，而以前根据经验，都是在7月份启动，且检测标的的针对性较弱。
此外，成都还在探索在有限的监管资源下，通过监督性抽检，发现更多的不合格产品。“通过对已有检验业务数据进行统计分析，我们注意到不合格品在地域上、品类上分布高度不均匀；在不同的季节和不同的气候条件下，容易出现安全问题的食品也不相同。”周涛说。
